package com.shm.leetcode;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

/**
 * 94. 二叉树的中序遍历
 * 给定一个二叉树，返回它的中序 遍历。
 * <p>
 * 示例:
 * <p>
 * 输入: [1,null,2,3]
 * 1
 * \
 * 2
 * /
 * 3
 * <p>
 * 输出: [1,3,2]
 * 进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
 *
 * @author shm
 */
public class InorderTraversal {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return res;
        }
        dfs(root, res);
        return res;
    }

    public void dfs(TreeNode node, List<Integer> list) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        if (node.left != null) {
            dfs(node.left, list);
        }
        list.add(node.val);
        if (node.right != null) {
            dfs(node.right, list);
        }
    }


    /**
     * 方法二：栈
     * 思路与算法
     * <p>
     * 方法一的递归函数我们也可以用迭代的方式实现，两种方式是等价的，区别在于递归的时候隐式地维护了一个栈，而我们在迭代的时候需要显式地将这个栈模拟出来，其他都相同
     * <p>
     * 复杂度分析
     * <p>
     * 时间复杂度：O(n)O(n)，其中 nn 为二叉树节点的个数。二叉树的遍历中每个节点会被访问一次且只会被访问一次。
     * 空间复杂度：O(n)O(n)。空间复杂度取决于栈深度，而栈深度在二叉树为一条链的情况下会达到 O(n)O(n) 的级别。
     * 作者：LeetCode-Solution
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/solution/er-cha-shu-de-zhong-xu-bian-li-by-leetcode-solutio/
     *
     * @param root
     * @return
     */
    public List<Integer> inorderTraversal_2(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return res;
        }
        Deque<TreeNode> deque = new LinkedList<>();
        while (root != null || !deque.isEmpty()) {
            while (root != null) {
                deque.push(root);
                root = root.left;
            }
            root = deque.pop();
            res.add(root.val);
            root = root.right;
        }
        return res;
    }

    /**
     * @author: shm
     * @dateTime: 2020/10/27 10:27
     * @description: 方法三：Morris 中序遍历
     * 思路与算法
     *
     * Morris 遍历算法是另一种遍历二叉树的方法，它能将非递归的中序遍历空间复杂度降为 O(1)O(1)。
     *
     * Morris 遍历算法整体步骤如下（假设当前遍历到的节点为 xx）：
     *
     * 如果 xx 无左孩子，先将 xx 的值加入答案数组，再访问 xx 的右孩子，即 x = x.\textit{right}x=x.right。
     * 如果 xx 有左孩子，则找到 xx 左子树上最右的节点（即左子树中序遍历的最后一个节点，xx 在中序遍历中的前驱节点），我们记为 \textit{predecessor}predecessor。根据 \textit{predecessor}predecessor 的右孩子是否为空，进行如下操作。
     * 如果 \textit{predecessor}predecessor 的右孩子为空，则将其右孩子指向 xx，然后访问 xx 的左孩子，即 x = x.\textit{left}x=x.left。
     * 如果 \textit{predecessor}predecessor 的右孩子不为空，则此时其右孩子指向 xx，说明我们已经遍历完 xx 的左子树，我们将 \textit{predecessor}predecessor 的右孩子置空，将 xx 的值加入答案数组，然后访问 xx 的右孩子，即 x = x.\textit{right}x=x.right。
     * 重复上述操作，直至访问完整棵树。
     * 复杂度分析
     *
     * 时间复杂度：O(n)O(n)，其中 nn 为二叉搜索树的节点个数。Morris 遍历中每个节点会被访问两次，因此总时间复杂度为 O(2n)=O(n)O(2n)=O(n)。
     * 空间复杂度：O(1)O(1)。
     *
     * 作者：LeetCode-Solution
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/solution/er-cha-shu-de-zhong-xu-bian-li-by-leetcode-solutio/
     */
    public List<Integer> inorderTraversal_3(TreeNode root) {
        List<Integer> ans = new ArrayList<>();
        if (root==null){
            return ans;
        }
        TreeNode cur1 = root;
        TreeNode cur2 = null;
        while (cur1!=null){
            cur2 = cur1.left;
            if (cur2!=null){
                while (cur2.right!=null&&cur2.right!=cur1){
                    cur2 = cur2.right;
                }
                if (cur2.right==null){
                    cur2.right=cur1;
                    cur1=cur1.left;
                    continue;
                }else {
                    cur2.right=null;
                }
            }
            ans.add(cur1.val);
            cur1=cur1.right;
        }
        return ans;
    }
}
